01 Sep 2026
医療AIにおけるグラウンドトゥルース：根拠を示せる参照標準の構築方法
医療AIのラベルは、それだけで事実になるわけではありません。ラベルはエビデンス源、プロトコル、資格を持つレビュアー、意見の不一致を処理するプロセスから生まれるものであり、その全過程を追跡可能に保つ必要があります。
最新の更新情報
ModAsteraの最新記事、更新情報、ニュースをお届けします。
28 Aug 2026
MAEAはデータライフサイクルの課題をどう解決するか
医療AIに必要なデータ量は、計算で出せます。難しいのはそこではありません。そのデータセットを、何年もの開発期間を通じて、証明でき、版を管理でき、使い回せる状態に保ち続けること。MAEAはそこを支えるために設計されています。
28 Aug 2026
医療AIモデルの学習にはどれだけのデータが必要か
「何件あればいい」という一つの数字はありません。あるのは、データ予算と日程、そしてその数字を計算できるようにする評価項目です。規制対象の医療AIで、根拠をどう設計するかをまとめた完全版レポート。
25 Aug 2026
医療AIの外部検証：施設・機器・集団をまたいだ評価
固定した医療AIシステムが開発データの外でも移行可能かを検証するための実践ガイド。コホート設計、閾値、サブグループ分析、ワークフロー評価、失敗分析を解説します。
18 Aug 2026
病理画像検索：レビュー可能な類似症例ワークフローの構築方法
全スライド画像の表現と候補のランキングから、専門家によるレビュー、出典情報、コホートに関する判断、意義のある評価まで、病理画像検索を実践するためのガイドです。
14 Aug 2026
ModAstera、J-StarX UK HealthTech Launchpad に採択
ModAstera は、病理ワークフローにおけるAI活用の検証と英国での臨床・事業連携に向け、J-StarX UK HealthTech Launchpad に参画します。
04 Aug 2026
医療AIにおけるデータリーク：信頼できる訓練・検証・テスト分割の構築
患者、症例、施設、時系列、前処理に起因するリークを防ぎ、医療AIの評価が真に未知のデータを反映するようにするための実践ガイドです。
28 Jul 2026
規制対象ワークフローにおけるAIモデル監視：ドリフトシグナルから人によるレビューまで
AI導入後のデータ品質、モデル挙動、ワークフロー成果、運用信頼性を監視するための実践的なフレームワークです。
21 Jul 2026
規制対象ワークフローにおけるAIトレーサビリティ：データから意思決定まで何を記録すべきか
AI支援による意思決定を再構成し、適切にガバナンスできるよう、データ、モデル、評価、デプロイ、人によるレビューの記録を結び付けるための実践ガイドです。
14 Jul 2026
規制対象ワークフローのためのHuman-in-the-Loop AI: 人がレビューできるシステムの設計
AIと専門家の役割分担、不確実なケースの振り分け、エビデンスの保持、規制対象または高影響領域における人とAIの統合ワークフローの測定について解説する実践ガイドです。
07 Jul 2026
AIデータレディネス: モデル構築前に直すべきこと
専門的な医療、製造、研究、業務データが、有用なAIモデルやデプロイ済みインテリジェンスのワークフローを支えられる状態かを判断するための実践的なチェックリストです。
30 Jun 2026
検証ファーストの医療AI: 細胞診モデルを臨床製品に変える
有望な医療AIモデルは、精度だけでは臨床製品になりません。明確な intended use、代表性のあるデータ、ワークフロー設計、外部検証、リスク管理、規制エビデンスへの道筋が必要です。
23 Jun 2026
顧客向けインテリジェンス製品: 既存データを新しい価値に変える
社内レポート、画像、ワークフロー、業務データを、収益、レポーティング、専門性の可視化につながる顧客向けインテリジェンス製品へ変える方法です。
16 Jun 2026
AI ROIを測る: パイロットから実装されたインテリジェンスへ
乱雑な業務データを稼働するインテリジェンスシステムへ変える専門チームのために、AI ROIを導入前、導入中、導入後に測る実践的な考え方です。
09 Jun 2026
生データから実装されたインテリジェンスへ: 専門チームのための実践ガイド
ばらばらの業務、臨床、製造、研究、サービスデータを、実際の意思決定を支えるインテリジェンスシステムに変えるための実践的な枠組みです。
02 Jun 2026
Automated MLによるコンピュータビジョン品質検査: 画像から実運用モデルへ
Automated MLは外観検査の実験を速められますが、実運用できる工場AIには画像取得、ラベル、検証、業務統合、監視が欠かせません。
26 May 2026
Automated MLによる予知保全: 製造業のための実践ガイド
製造業がAutomated MLを予知保全に活用する際に、データ品質、設備文脈、検証、導入運用を見落とさないための考え方。
20 May 2026
AIプロジェクトがプロトタイプと本番導入の間で止まる理由
多くのチームは有望なAIプロトタイプを作れます。しかし、監視され、信頼され、実際の意思決定を改善するシステムにするには別の課題があります。
14 May 2026
製造業のための自動機械学習: 工場データを実装可能なAIへつなげる
AutoMLは工場データから候補モデルを作るスピードを高めますが、製造AIの実装にはデータ品質、工程理解、システム連携、監視、サイバーセキュリティ、運用責任が欠かせません。
06 May 2026
医療AIのための自動機械学習：臨床データから実装可能なモデルへ
自動機械学習は医療AI開発を加速できますが、実装可能な医療モデルには、明確な臨床課題、データ品質、検証、ワークフロー統合、モニタリング、ガバナンスが必要です。
28 Apr 2026
ModAstera と Wellgen Medical、がん細胞診を変革する戦略的AI協業を発表
ModAstera と Wellgen Medical は、FDA登録済みトモグラフィ画像装置、臨床データセット、そして高速な医療AI開発基盤を組み合わせ、がん細胞診向けAIスクリーニングモデルを共同開発します。
02 Mar 2026
Christian Aldridge 教授が最高医療責任者（CMO）に就任
ModAstera は、英国を代表する皮膚科医であり皮膚がん研究の第一人者である Christian Aldridge 教授を最高医療責任者として迎え、Hebra と MAEA の臨床ガバナンスを強化します。
24 Dec 2025
ModAstera、Qualcomm QAIPI 2025 APAC Demo Day にて医療AIの取り組みを発表
ModAsteraは、韓国・ソウルで開催された Qualcomm AI Program for Innovators（QAIPI）2025 APAC Demo Day に参加し、安全性とプライバシーを重視した医療AIのビジョンを発表しました。
15 Aug 2025
FY2025 Beyond JAPAN On-Site Program に ModAstera が採択されました
米国での連携・パイロットを加速し、MAEAで医療AIの実装を前進させます。
11 Jul 2025
AIと大規模言語モデル（LLM）は電子カルテのシステムをどのように変革するのか
EHRへのAIとLLMの統合は、単なる技術的進化ではなく、医療の質を根本から変える「必然的な変革」と言えます。医師のバーンアウト（燃え尽き症候群）の軽減、診療精度の向上、そして患者中心の医療の実現に向けた重要なステップです。
03 Jul 2025
【コラム】医療診断AI市場の現場と今後の展開・課題について
診断AIは医療の質と効率を高め、日本の逼迫する医療体制に大きく貢献し得ます。この可能性を実現するには、臨床医・エンジニア・政策立案者・産業界のリーダーが連携して取り組むことが不可欠です。
23 May 2025
ModAsteraがQualcomm AI Program for Innovators (QAIPI) 2025においてファイナリスト１５チームの一つに選ばれました！
アジア太平洋地域から選出されたファイナリスト15社の一つとなり、今後6ヶ月間のメンターシップとプラットフォーム支援を受けることが決定しました。
23 Apr 2025
ModAstera が 1 日間の AI エージェント ハッカソンを開催：ヘルスコンシェルジュの構築に焦点を当てて
Antler Japan と MeltingHack Community と協力し、ヘルスケアと AI の愛好家を一堂に集め、時間制限のある環境で革新を促進します。
28 Mar 2025
ModAstera が Takeoff Tokyo 2025 ピッチコンテストで優勝しました。
参加した50の新興企業の中から、3回の選考を経て、ModAsteraがピッチコンテストのチャンピオンに輝いた。
23 Jan 2025
ワークフロー、AIエージェント、そして価値提案の問題
今日の急速に進化する自動化とAIの世界では、従来のワークフローを再考することが企業に求められています。AIエージェントは、固定的でルールベースのシステムを超え、適応的かつ知的なソリューションによって働き方を再定義しています。
02 Jan 2025
DNAシンセサイザーからAIへ：自動化が医療診断の飛躍的な進歩をどう加速するか
生物学とテクノロジーが交差するこの時代において、両者の間には明らかな共通点が見られます。自動化はイノベーションを加速するのです。機械がDNAプローブを作成する場合も、AIモデルが患者データを分析する場合も、目標は同じです。それは、世界を大きく変える発見のために、人間の潜在能力を最大限に引き出すことなのです。
18 Dec 2024
共同創設者のジョシュアと鉄郎がアントラー日本研修プログラムに参加しました。
アントラーズ・ジャパン・レジデンシー・プログラム3の10週間を終え、共同創設者であるジョシュアと鉄郎がプログラムを無事終了したことを発表します。